El uso de inteligencia artificial (IA) en la elaboración de estudios ambientales en México avanza sin un marco regulatorio específico que delimite su alcance, lo que abre una “zona gris” sobre su aplicación en instrumentos clave como las Manifestaciones de Impacto Ambiental (MIA) e Informes Preventivos, detalla un análisis de la firma Assist.
La consultoría explica que la IA ya se utiliza en distintas etapas de estos estudios, incluyendo la redacción de documentos técnicos, el procesamiento de información geoespacial y el análisis de grandes volúmenes de datos, lo que confirma su incorporación como herramienta operativa en la consultoría ambiental.
Sin embargo, su adopción plantea interrogantes sobre hasta qué punto puede intervenir sin comprometer el rigor técnico, la validez jurídica y el objetivo de protección ambiental que sustenta estos instrumentos, regulados por la Ley General del Equilibrio Ecológico y la Protección al Ambiente.
El documento advierte que la evaluación de impacto ambiental no es un trámite administrativo, sino un proceso técnico que determina la viabilidad de proyectos bajo criterios de prevención, mitigación y compensación de impactos, por lo que la calidad de los estudios es un elemento determinante para la protección de ecosistemas y comunidades.
En este contexto, se señala que la inteligencia artificial tiene mayor impacto en tareas estructuradas o repetitivas, como la sistematización de legislación, elaboración de borradores, integración de matrices y análisis preliminares de información, lo que puede reducir tiempos y mejorar la consistencia de los documentos.
No obstante, el análisis subraya que existen componentes del trabajo ambiental que no pueden ser automatizados, como la interpretación ecológica, el trabajo de campo, la valoración de impactos y la definición de medidas de mitigación, que requieren conocimiento del territorio, experiencia profesional y juicio técnico especializado.
Asimismo, se advierte que el uso de IA sin supervisión adecuada puede derivar en errores como caracterizaciones ambientales incorrectas, omisiones normativas, extrapolación de datos fuera de contexto o propuestas de mitigación no viables, lo que podría traducirse en decisiones regulatorias deficientes.
El documento identifica incluso un nuevo tipo de riesgo: la generación de estudios con apariencia de rigor técnico, pero sin sustento en análisis especializado o trabajo de campo.
En cuanto a los actores involucrados, se indica que los consultores ven en la IA una herramienta para mejorar eficiencia y tiempos de entrega, mientras que los promoventes buscan reducir costos y acelerar autorizaciones. Por su parte, la autoridad ambiental mantiene como criterio central la suficiencia técnica y verificabilidad de la información presentada.
El análisis concluye que la inteligencia artificial no sustituye al profesionista ambiental ni asume responsabilidad legal sobre los estudios, por lo que su papel se limita a complementar el trabajo técnico.
En ese sentido, plantea que el desafío principal no es tecnológico, sino regulatorio y ético: establecer condiciones que permitan aprovechar la eficiencia de la IA sin debilitar la calidad técnica de los estudios ambientales ni comprometer el objetivo de la política ambiental en México.
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